Python绘制函数图像

一、Python画函数图像

绘制函数图像是Python中常见的任务之一，可以使用matplotlib这个绘图库轻松完成。下面是一个简单的例子，绘制y=x^2的函数图像：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.arange(-5, 5, 0.1)
y = x**2

plt.plot(x, y)
plt.show()

首先导入matplotlib和numpy模块，用numpy生成-5到5之间，步长为0.1的一系列值，然后计算对应的y值，即x的平方。接下来使用plt.plot()函数绘制函数图像，最后使用plt.show()函数展示图像。

二、Python画一次函数图像

对于一次函数y=kx+b，可以使用线性函数绘制。下面是一个实例展示如何绘制y=3x+1的函数图像：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.linspace(-5, 5, 100)
y = 3*x + 1

plt.plot(x, y)
plt.show()

可以看出，使用numpy生成了一个-5到5之间，包含100个数的x数组，然后计算每个x对应的y值，最后使用plt.plot()函数绘制函数图像，并展示图像。

三、Python画函数图像坐标轴

绘制函数图像时，可以对坐标轴进行调整，使图像更加直观。下面是一个例子，展示如何为x和y坐标轴添加标签，并设置坐标轴范围和步长：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.linspace(-5, 5, 100)
y = x**2

plt.plot(x, y)
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('y')
plt.xlim(-6, 6)
plt.ylim(0, 30)
plt.xticks(np.arange(-5, 6, step=1))
plt.yticks(np.arange(0, 31, step=5))
plt.show()

通过使用plt.xlabel()和plt.ylabel()设置x和y轴的标签，使用plt.xlim()和plt.ylim()设置x和y轴的范围，使用plt.xticks()和plt.yticks()设置x和y轴的步长。

四、Python画函数图像代码

下面是一个完整的函数图像绘制代码，展示如何绘制y=sin(x)的函数图像：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.linspace(-np.pi, np.pi, 100)
y = np.sin(x)

fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(x, y)

ax.axhline(y=0, color='black', lw=0.5)
ax.axvline(x=0, color='black', lw=0.5)

plt.xlabel('x')
plt.ylabel('y')
plt.title('y=sin(x)')

plt.show()

这个代码示例使用numpy生成-π到π之间，含有100个数的x数组，然后计算出对应的y值，即sin(x)。接下来使用fig, ax = plt.subplots()创建一个图形和子图对象，使用ax.plot()函数绘制函数图像，使用ax.axhline()和ax.axvline()添加x轴和y轴的参考线，然后使用plt.xlabel()和plt.ylabel()设置x和y轴的标签，使用plt.title()设置图像标题，最后使用plt.show()展示图像。

五、Python画函数曲线图

对于非线性的函数，可以使用曲线图绘制。下面是一个实例，展示如何绘制y=x^2和y=x^3两个函数的曲线图：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.linspace(-5, 5, 100)
y1 = x**2
y2 = x**3

fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(x, y1, label='$y = x^2$')
ax.plot(x, y2, label='$y = x^3$')

ax.legend()
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('y')
plt.title('Functions')

plt.show()

使用numpy生成-5到5之间，含有100个数的x数组，然后计算出对应的y1和y2值，分别为x的平方和x的三次方。接下来使用fig, ax = plt.subplots()创建一个图形和子图对象，使用ax.plot()函数绘制曲线图，使用ax.legend()添加图例，然后使用plt.xlabel()和plt.ylabel()设置x和y轴的标签，使用plt.title()设置图像标题，最后使用plt.show()展示图像。

六、Python画函数旋转动画

可以使用FuncAnimation函数在matplotlib中创建函数旋转动画。下面是一个实例，展示如何绘制sin函数旋转动画：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from matplotlib.animation import FuncAnimation


fig, ax = plt.subplots()

x = np.linspace(-np.pi, np.pi, 200)
y = np.sin(x)

line, = ax.plot(x, y)

def animate(i):
    global x, y
    y = np.sin(x + np.pi/200*i)
    line.set_ydata(y)
    return line,

ani = FuncAnimation(fig, animate, frames=200, interval=50, blit=True)

plt.show()

首先创建一个图形和子图对象，使用numpy生成-π到π之间，含有200个数的x数组，然后计算出对应的y值，即sin(x)。接下来，我们定义了一个动画函数animate（），这个函数会在每次调用时更新y数据，并将更新的数据设置为line对象的y数据。最后，我们通过使用FuncAnimation函数调用animate函数，制作了一个旋转的动画效果。

七、Python画函数图像代码

下面是一个完整的函数图像制作代码，从函数图像绘制到旋转动画的实现：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from matplotlib.animation import FuncAnimation


x = np.linspace(-5, 5, 100)
y = np.sin(x)

fig, axes = plt.subplots(nrows=2)

axes[0].plot(x, y, label='$y = sin(x)$')
axes[0].legend()
axes[0].set_xlabel('x')
axes[0].set_ylabel('y')
axes[0].set_title('Function Graph')

line, = axes[1].plot(x, y, color='red')
axes[1].set_xlim(-5, 5)
axes[1].set_ylim(-1.1, 1.1)
axes[1].set_xlabel('x')
axes[1].set_ylabel('y')
axes[1].set_title('Function Rotation Animation')


def animate(i):
    global x, y
    y = np.sin(x + np.pi/50*i)
    line.set_ydata(y)
    return line,


ani = FuncAnimation(fig, animate, frames=100, interval=50, blit=True)

plt.show()

这个代码示例可以创建一个包含两个子图的图形对象。第一个子图用于绘制sin(x)的函数图像，添加图例、设置x轴和y轴标签和标题。第二个子图用于绘制旋转动画，设置x轴和y轴范围、标签和标题。定义一个动画函数animate（），这个函数会在每次调用时更新y数据，并将更新的数据设置为line对象的y数据，最后使用FuncAnimation函数调用animate函数，制作了一个旋转的动画效果。